| 내용 | 지각과 인지 및 의식 과정의 뇌 신경 메커니즘을 정밀하게 규명하기 위해 정신물리학(Psychophysics)과 시선 추적(Eye tracking) 등의 행동 분석 기법부터 전기피질전도(ECoG), 뇌전도(EEG), 자기공명영상(MRI)과 같은 뇌영상 기술을 복합적으로 활용하고 있습니다. 기계학습 알고리즘과 생체 영감 전산 모델링(Bio-inspired computational modeling) 기술을 도입하여 복잡한 뇌영상 데이터 내 시공간적 패턴 동역학을 정량적으로 분석하고 의식의 기전적 모델을 구축하고 있습니다. 본 연구를 통해 도출된 신경 메커니즘 모델은 인지신경과학, 예측 부호화(Predictive coding), 통계적 지각, 추상화, 범용 인공지능(General intelligence), 주의 집중(Attention), 생체 모사 신경망 모델링 분야에 핵심 기술로 적용됩니다. 대표적인 연구 성과로는 시각 작업 기억의 구별되는 신경 코딩을 규명한 앙상블 표상 연구(Nature Communications, 2019)와 전두엽 및 두정엽 피질에서 다중 객체에 대한 주의 집중이 통합을 촉진함을 밝힌 연구(Journal of Neuroscience, 2017)가 있습니다. 다변량 뇌전도 활동을 통해 유도된 난시가 방향 정보 표상 편향에 미치는 영향을 분석(Human Brain Mapping, 2021)하고 순차적 지각 평균화의 표상 동역학을 규명(Journal of Neuroscience, 2022)하는 등 지각과 의식의 뇌 신경 기전을 지속적으로 입증하고 있습니다. |